Datascientist

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In questo ruolo, come Data Scientist a Napoli, supporti la trasformazione digitale e l’affinamento della manutenzione ferroviaria migliorando affidabilità e uptime. Lavorerai con team cross‑funzionali per collegare operazioni in campo con l’organizzazione manutentiva, sviluppando modelli predittivi e strumenti analitici. Ti occuperai di implementare CBM/RCM e di creare dashboard operative per manutentori ed ingegneri. Unisci tecnica e controllo qualità per ridurre downtime e guasti, contribuendo a un sistema di trasporto più affidabile ed efficiente. Unisciti a Hitachi Rail per avere un impatto concreto su scala globale, con opportunità di crescita in un contesto di innovazione digitale e im

Retribuzione / Benefits

Retribuzione annua lorda tra 33.000 e 38.000

pari occasione

team internazionale

opportunità di crescita professionale

Responsabilità

Sviluppare algoritmi predittivi e regole CBM/RCM

Modellare flussi telemetry/diagnostici (anomaly detection, forecasting, RUL) in Python/SQL

Creare e analizzare dashboard (Power BI, Grafana) per manutentori/ingegneri

Monitorare prestazioni di sistemi predittivi e analisi statistica per trend critici





Verificare/validare algoritmi predittivi con simulazioni TCMS e dati storici

Supportare attività di progettazione RCM e mantenzioni programmate

Redigere procedure di manutenzione e formare utenti su CBM

Gestire comunicazione tra diagnostico MMI, TCMS e controllori a bordo

Conformarsi alle policy Health & Safety e svolgere altre mansioni richieste

Requisiti fondamentali

Esperienza di almeno 1 anno nel dominio ferroviario o in industria manifatturiera correlata

Esperienza di coding in Python e SQL; controllo di versionamento (SVN, Git)

Familiarità con dashboard PowerBI e Grafana

Interpretazione di disegni elettrici e specifiche software (UML)

Build, avvio e monitoraggio di codice di produzione su Kubernetes con pipelines

Esperienza in modelli time-series/forecasting per anomaly detection e CBM

Analisi statistica, controllo qualità, modelli di regressione e tecniche di resampling

Competenze in big data e ML (apprendimento supervisionato e non)

Buona comprensione della metodologia RCM

Capacità di comunicare efficacemente sia oralmente sia per iscritto

#J-18808-Ljbffr

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